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公开(公告)号：CN112953552A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110168431.9
申请日：2021-02-07
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: H03M13/00
Abstract: 本发明公开了Q‑learning辅助的连续消除翻转译码器及其译码方法，属于通信信道编码的译码技术领域，包括Q‑learning学习模块和SCF译码模块，在所述的Q‑learning学习模块中有两个部分，所述的Q‑learning模型的学习部分和处理学习后的Q表部分；在SCF译码模块中有Q‑learning辅助的SCF译码部分。本发明给出了QLSCF译码器的强化学习模型设计，其中模型训练的环境为SCF译码过程，让Q‑learning训练算法能用于候选比特的选择过程，由于强化学习模型的训练是离线的，因此QLSCF译码器的译码延迟不会增加；本发明的QLSCF译码器是采用强化学习中的Q‑learning算法进行训练的，达到利用强化学习来降低译码延迟效果的极化码译码器。
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